Cofnij do listy
Video
Demand Management
Fashion

Prognozowanie popytu na nową kolekcję – rola produktów referencyjnych w branży fashion

Nowe kolekcje to jedno z największych wyzwań dla branży fashion – brak danych historycznych utrudnia prognozowanie sprzedaży i planowanie zatowarowania. Michał Koziara wyjaśnia, jak wykorzystanie produktów referencyjnych i modeli Machine Learning pozwala trafniej przewidywać popyt, analizować relacje między produktami i tworzyć bardziej precyzyjne prognozy dla nowych linii odzieżowych.

Przejdź do wideo

Z materiału wideo dowiesz się:

Jak modele Machine Learning wspierają prognozowanie popytu w branży fashion?

Modele ML uczą się na podstawie danych historycznych, analizując czynniki wpływające na sprzedaż – sezonowość, cenę, kolor czy rozmiar. Dzięki temu potrafią prognozować popyt na nowe produkty, nawet przy ograniczonej liczbie danych wejściowych.

Na czym polega definiowanie produktów referencyjnych?

W przypadku nowych kolekcji nie istnieje jeszcze historia sprzedaży, dlatego kluczowe jest wskazanie produktów o zbliżonych cechach. Analiza sprzedaży podobnych modeli pozwala oszacować potencjalny popyt i dopasować zatowarowanie do lokalnych rynków oraz kanałów sprzedaży.

Jak określić zbiór cech produktów w kontekście prognozowania popytu?

Produkty można klasyfikować według zestawu atrybutów – koloru, fasonu, ceny, sezonu czy grupy docelowej. Modele ML analizują relacje między tymi cechami, co umożliwia zidentyfikowanie wzorców sprzedażowych i lepsze przewidywanie zachowań konsumentów przy wprowadzaniu nowej kolekcji.

Poprzednie wideo Szerokość i głębokość kolekcji w branży fashion – jak znaleźć właściwy balans
Następne wideo Zatowarowanie sklepów w branży fashion – dlaczego pojedyncza sztuka to ryzyko
Cofnij do listy

Lubisz wiedzieć więcej?

Dołącz do naszego newslettera

Newslettery wysyłane są w formacie wiadomości e-mail, nie częściej niż raz w miesiącu bądź niezwłocznie w przypadku istotnych aktualności/zmian/treści edukacyjnych. Więcej w regulaminie.